一、Windows中开始菜单的使用方法（论文文献综述）
畅梦[1]（2020）在《多功能代步机器人的控制与仿真》文中研究指明多功能代步机器人是为老年人和下肢残疾人提供的一种代步工具,是一种以电动轮椅为基础的机器人。本文涉及的内容是为多功能代步机器人的轮式运动提供一种可视化控制仿真平台,可为多功能代步机器人的研发提供一种有用的工具。本文的主要工作如下:（1）分析了国内外多功能代步机器人的可视化仿真平台的研究现状;介绍了本文的研究内容和组织结构。（2）分别介绍了V-REP和MATLAB,选择它们作为构建多功能代步机器人可视化控制仿真平台的理由,以及它们之间的数据交互流程和方法。（3）分别建立了基于V-REP的多功能代步机器人运动的实验室环境模型,多功能代步机器人模型;介绍了多功能代步机器人碰撞检测和距离计算的建模方法,并建立了车载超声波传感器模型;介绍了多功能代步机器人驱动轮的控制方法并证明了驱动轮速度控制系统的稳定性。（4）多功能代步机器人的驱动控制程序是一种基于MATLAB的M语言程序,仿真时,同时运行MATLAB控制程序和V-REP仿真平台。M语言程序通过数据交互机制将多功能代步机器人运动数据传递给V-REP仿真平台,在V-REP仿真平台上我们可以看到多功能代步机器人的运动轨迹以及是否与障碍物发生碰撞的可视化提示。通过上述方法建立的可视化机器人控制仿真平台实现了对于多功能代步机器人的控制仿真,其中包括典型的运动方式（直线运动和转弯运动）的仿真,碰撞运动以及无碰撞运动的仿真。实验结果证明论文工作达到了预期效果。
高乐乐[2]（2020）在《基于CNN的纸张表面质量检测系统算法研究及实现》文中研究指明由于造纸工业自动化程度不断的提高,纸机车速越来越快,成纸幅宽不断加宽。生成过程中不可避免的会使纸张出现各种表面缺陷,也称之为纸病。纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸产品生产的效率,一些严重的周期性的纸病若不及时发现和处理,可能造成大量的材料浪费。因此对于纸张表面质量的检测逐渐成为纸张生产过程中不可或缺的重要工序。传统的纸病检测主要依赖于人工进行检测,随着造纸生产自动化不断发展,已经逐渐被机器视觉检测的方法所代替。基于机器视觉的纸病检测方法有很多,但是在实际生产过程中的检测效果大都不理想,究其原因是由于纸病种类繁多,即使是同类纸病之间也存在较大的视觉差异,使得它们所对应的纸病特征量分散在不同的特征空间中,难以采用统一的低维数的标准特征量准确地提取所有纸病的特征。另外如褶皱、划痕等难点纸病,其特征量在各特征空间都不显着,使得现有方法对这些纸病的辨识效果一直不好。因此本文提出基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的纸病分类算法,利用CNN卓越的图像处理能力,输入纸病原图像,通过不断的卷积操作自动提取纸病图像深层次特征并完成分类工作,有效的解决了传统检测方法中纸病特征量难确定以及纸病特征难提取的问题。本文根据纸张表面质量的检测要求完成纸张表面质量检测系统的研究,其主要研究内容及研究成果如下:（1）纸张表面质量检测硬件系统搭建。基于机器视觉技术,利用“CCD相机+FPGA+计算机”的结构模式搭建硬件系统。对所用到的硬件设备进行设计并选型,包括相机及镜头的选型、光源系统的设计、计算机选型以及运动控制模块设计与选型。同时完成对FPGA图像采集板卡的设计,包括FPGA选型以及板卡各个主要模块（图像采集控制模块、图像存储模块、以太网传输模块）的设计与实现。（2）纸张表面质量检测系统算法研究与实现。以基于CNN的纸病分类算法为核心展开本系统算法的研究,包括纸病检测算法研究以及纸病分类算法的研究。纸病检测算法在FPGA端完成,通过对纸幅图像预处理后完成对缺陷区域的检测和提取。基于CNN的纸病分类算法研究主要通过对卷积神经网络结构的研究构建纸病分类CNN网络,并利用纸病样本完成对网络的训练,通过训练好的网络模型完成对纸病的辨识,最终完成对纸张表面质量的检测任务。（3）纸张表面质量检测软件系统设计与实现。根据系统检测要求,设计软件系统框架。并在VS2013开发平台上基于MFC对软件技术架构以及软件系统各个模块进行设计,包括软件系统界面设计、数据采集模块设计、图像模块设计以及数据库模块的设计。最终完成对纸张表面质量的实时监测,并对缺陷实时辨识、统计以及存储,同时提供历史记录查询等功能。通过对本文纸张表面质量检测系统的整体测试以验证系统的性能,结果表明本文所设计的硬件系统结构能够满足检测要求且对类似的视觉检测系统具有一定的借鉴作用,软件系统能够稳定运行,并完成纸病的辨识、统计以及记录等工作。本文提出的基于CNN的纸病分类算法,不仅提高了检测精度而且具有极好的的可拓展性。算法的实验结果表明,本文所设计的CNN网络通过训练得到的模型能够对边裂、黑斑、孔洞、褶皱、亮斑和划痕这六类纸病精确的辨识。缺陷的辨识率大于99.3%,且在GPU模式下辨识一幅缺陷图像仅需4.675ms,完全满足纸张表面质量的检测要求。
郭文静[3]（2019）在《计算机辅助翻译与机器翻译结合下的Unifi Video用户指南翻译实践报告》文中研究指明在全球化与信息化时代背景下,跨国间信息流动日益迅猛频繁,各式各样的翻译是海量信息畅通流动的根本前提。本文所分析的是笔者2018年在上海樱通翻译服务有限公司实习时接到的来自优倍快网络公司的翻译任务--Unifi Video用户指南。鉴于用户指南的文本特性,译者既要保证译文的专业性,又要兼顾可读性;同时,文本中存在大量配图需要排版。时间紧、任务重,为此译者结合所学翻译技术内容和以往翻译经验,确立了机器翻译与计算机辅助翻译译后编辑相结合的高效率、高质量的翻译解决方案以确保顺利完成翻译任务。本翻译报告共分为四个章节。第一章是翻译项目介绍。第二章是翻译流程简述。第三章则是本篇翻译报告的核心,通过实际译例,从标点、词汇、句法及文体层面分析总结机译文本的典型错误以及相应的译后编辑策略。第四章是对此篇翻译报告进行总结。希望此报告能为今后翻译实践中类似领域文体翻译提供可供借鉴的方法。
王鸿姗[4]（2019）在《模块化的多功能电声测试系统软件设计》文中提出电声测试系统在国外的发展具有相较国内更加坚实的基础,现存主流产品多有售价高昂、操作复杂的缺点,并且国内市场可做的其他选择寥寥无几。本文以模块化的多功能电声综合测试系统软件设计为主要研究内容,将国内外主流电声测试系统作为参考,以现有的电声测试系统硬件平台为基础,提出模块化的系统软件总体设计方案,并按照此方案完成基于C++Builder编译环境的系统软件设计,系统最终能够实现扬声器频响曲线、T-S参数以及极性参数的测量,通过与专业测试系统测试结果进行对比,验证了电声测试系统软件的测试功能。创新点如下:（1）利用频域法测量T-S参数的方法对测得的扬声器阻抗曲线要求较高并且计算步骤复杂,为了改善这一问题,测试系统采用阶跃响应测试对扬声器单元建立模型的时域测量方法求取T-S参数;（2）从测试流程出发,完成序列管理模块软件设计,序列中各个测试步骤的内容以及执行顺序能够灵活根据具体的用户需求来确定;（3）为软件系统中的各个功能模块建立相应的自定义类型文件,并完成文件的注册关联,实现软件系统内部参数内容存储,保障软件系统数据安全;（4）C++Builder编译环境存在组件应用和窗体与代码间数据交互实现繁琐的问题,软件设计中提取组件常用属性编写组件类对其进行重新封装,建立自定义组件库,创建组件与代码相分离的数据交互机制,提高代码的可读性,为软件的后期维护以及跨平台移植提供便利。图52幅,表5个,参考文献52篇。
刘景云[5]（2019）在《妙招在手,轻松“驾驭”Windows 10本本》文中提出现在几乎所有新购买的本本都安装了Windows10,越来越多的本本用户开始接触和使用该系统。同之前的Windows版本相比,Windows 10具有界面新颖、功能强大等特点,而且拥有很多独特的新功能。Windows 10和之前的系统还是存在一些不同的,要想灵活熟练使用该系统,其实并不是一件轻松简单
朱天宇[6]（2019）在《医学影像配准系统的研究与设计》文中指出影像配准作为影像处理的基本手段之一,在医学领域发挥了重要作用。面对当今恶性肿瘤高发病率与高死亡率时代,精准放疗对影像配准技术提出了新的挑战,无论是肿瘤靶区及其周边正常器官的精准勾画与定位,还是结合多种影像信息对患者的综合诊疗,都离不开高精度的影像配准。此外,良好的影像配准系统不但能提高医生的工作效率,还能提升医生判断的准确度。基于当前需求,开发出一款精度高、功能齐全、界面友好的配准系统已成为医学领域的迫切需求。鉴于当前多模态配准与非刚性配准的准确度较低、配准系统质量参差不齐等问题,本文对传统基于互信息的配准算法进行了改进,同时设计和开发了相应的影像配准系统。主要研发内容如下:（1）针对互信息配准算法易出现局部极值等问题,提出在原目标函数基础上添加弯曲能量惩罚与标志点对间欧氏距离两正则项,并合理控制目标函数中各项权重,完成不同维数、不同部位、不同模态的影像配准。通过大量的实验证明了该方法对软组织较多、形变较大情况下的配准有良好的效果。（2）在Windows系统下集成了医学图像分割与配准工具包ITK、医学图像可视化工具包VTK、图形用户界面Qt及医学图像配准工具包Elastix,搭建了系统开发平台,该平台可为系统开发提供丰富的影像配准及可视化分析方法。（3）基于以上平台,设计开发了一款集影像配准、可视化评估、形变场处理功能于一体的医学影像配准系统,该系统支持DICOM标准影像格式,提供基于互信息、相关系数的经典配准方法和本文提出的基于互信息及正则项的配准方法。配准结束后可通过系统完成配准结果的可视化评估,同时用户可根据需求选择是否需要输出形变场。（4）对系统进行功能性测试时,针对多模态影像起始差异较大导致配准效果不佳的问题,选用中间影像作为桥梁,分步完成影像配准。实验发现该方法可化繁为简,满足较高精度的配准要求。（5）最终系统测试结果表明,该配准系统具有功能完善、界面友好、扩展性强等特点。
陈振芳[7]（2019）在《《Photoshop基础》视频教程英汉字幕翻译报告》文中研究表明随着全球化进程的推进,大量国外视频资料被引进国内。字母翻译不可避免地成为一项沉重且必须的任务。在希望一些国家,字幕翻译研究及规范都相对成熟。而国内的字幕翻译研究仍处于初级节点,没有实用的方法论及规范可供参考。对于中国字幕翻译而言,机遇与挑战并存。本文是一篇字幕翻译实践报告。报告以作者在倍视学院工作时完成的《Photoshop基础》视频课程字幕翻译项目为例,通过对任务的回顾,分析了字幕翻译过程中遇到的若干难点,探讨了英中字幕翻译的策略。根据关联理论,翻译是双重“明示-推断”过程。对于读者而言,他们倾向于用最少的努力获得最佳关联。在看视频和听声音的同时阅读冗长的译文无疑会增加观众的负担。因此,译者无需对原文脚本进行全译,而应结合视频的声音和画面,对译文进行缩译和减译。报告中,作者总结了若干字幕翻译的技巧,包括:（1）将列举成分进行归纳总结;（2）对于无法翻译成中文的英文单词,采用简写或缩写形式,可直接使用简写或缩写取代原单词;（3）将英语长句或复合句译为简单句甚至是短语;（4）对于上文出现过的信息,在下一次出现时可以进行删减或用代词进行指代;（5）将英语委婉语译为对应的动词。希望以上技巧对其他字幕译员有所帮助。
张亚杰[8]（2019）在《大学生信息管理及就业预测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理从2010年开始应届毕业生的人数每年都屡创新高,与此同时就业率从2015年开始持续下降。应届毕业生的就业压力越来越来大的同时,企业却时常抱怨招不到合适的人才。这中间存在的巨大的信息差异,在当前各级高校都已全面普及学生信息管理电子信息化的前提下,利用人工智能技术对学生信息加以分析预测,为其提供可靠的就业定位参考,可以有效缓解当前用工就业紧张局势。学生信息管理是各大学的主要日常管理工作之一,涉及到校、系、师、生的诸多方面,随着教学体制的不断改革,尤其是学分制、选课制的展开和深入,学生成绩日常管理工作及保存管理日趋繁重、复杂;同时随着就业形势的不断变化,国家经济转型和国内产业结构调整,新兴企业的需求量不断上升,传统企业的需求固话,对学生就业分析的预测系统在高校就业工作中开始崭露头角,同时随着国外神经网络技术的飞速发展,大数据和云计算的价值和作用开始体现出来。因此我们利用当前最成熟的Java语言编写学生信息管理系统,以MySQL存储数据,以Web应用的形式进行信息系统的管理,并利用机器学习和深度学习,对在校生进行职业推荐。
刘景云[9]（2016）在《小技巧玩转大Windows 10》文中研究指明随着微软针对Windows 10推广力度的不断加大,越来越多的用户开始升级或者安装Windows 10,同之前的老版本相比,Windows 10增加了不少新功能,使用起来也变得更加顺手。不过,要想熟练使用Windows 10,必须掌握一些常用的技巧,使其更好地为我们服务。这里就从不同的角度介绍了相关的使用技巧,希望对您能够有所启发!一、在Windows 10中快速抓图
周太彪[10]（2016）在《规范Windows 10开始屏幕布局 局域管理更轻松》文中指出大家知道,Windows 10的开始菜单使用了"磁贴+文字"的组合形式,我们可以非常方便地将常用的程序固定到开始菜单。对于企业用户来说,公司常用的应用统一放置到开始菜单更便于员工的使用和管理,但是公司每台电脑都手动设置显然工作量太大了。对于Windows 10（1511版本以上）的用户来说,该版本已经支持开始屏幕布局,这样通过系统组件我们就可以方便地对
二、Windows中开始菜单的使用方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Windows中开始菜单的使用方法（论文提纲范文）
（1）多功能代步机器人的控制与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 可视化控制仿真平台构建 |
| 2.1 可视化环境的简介 |
| 2.1.1 可视化环境的含义 |
| 2.1.2 可视化环境的特性 |
| 2.2 可视化环境的需求分析 |
| 2.2.1 可视化仿真的任务目标 |
| 2.2.2 可视化仿真的功能要求 |
| 2.3 可视化机器人仿真平台 |
| 2.3.1 可视化机器人仿真平台的现状 |
| 2.3.2 V-REP机器人仿真平台 |
| 2.3.3 V-REP的API框架 |
| 2.4 控制仿真软件 |
| 2.4.1 控制仿真软件的现状 |
| 2.4.2 MATLAB简介 |
| 2.5 V-REP与MATLAB的数据交互 |
| 2.5.1 结构配置 |
| 2.5.2 数据交互 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 运动环境和多功能代步机器人建模 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 多功能代步机器人的建模 |
| 3.2.1 多功能代步机器人概述 |
| 3.2.2 机器人实体模型的建立 |
| 3.3 运动环境的建模 |
| 3.3.1 运动环境概述 |
| 3.3.2 运动环境的模型建立 |
| 3.3.3 运动环境中的碰撞检测 |
| 3.4 代步机器人控制系统建模 |
| 3.4.1 超声波传感器模型的建立 |
| 3.4.2 代步机器人运动控制系统建模 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多功能代步机器人的控制与仿真 |
| 4.1 多功能代步机器人控制仿真步骤 |
| 4.2 多功能代步机器人运动仿真曲线 |
| 4.3 多功能代步机器人的直线运动 |
| 4.4 多功能代步机器人的右转运动 |
| 4.5 多功能代步机器人的左转运动 |
| 4.6 多功能代步机器人的碰撞运动 |
| 4.7 多功能代步机器人的无碰撞运动 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 附录A:代步机器人直线运动程序 |
| 附录B:代步机器人右转运动程序 |
| 附录C:代步机器人左转运动程序 |
| 附录D:代步机器人无碰撞运动程序 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于CNN的纸张表面质量检测系统算法研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 纸张缺陷检测研究现状 |
| 1.3.2 卷积神经网络研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 基于CNN的纸张表面质量检测系统总体方案 |
| 2.1 常见纸张缺陷类型及成因 |
| 2.2 纸张表面质量检测要求 |
| 2.3 纸张缺陷检测瓶颈问题分析 |
| 2.3.1 纸张缺陷检测过程 |
| 2.3.2 瓶颈问题分析及解决方法 |
| 2.4 检测系统总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 纸张表面质量检测硬件系统 |
| 3.1 硬件系统设计 |
| 3.2 硬件设备选型 |
| 3.2.1 相机及镜头选型 |
| 3.2.2 光源系统设计 |
| 3.2.3 计算机选型 |
| 3.2.4 运动控制系统组成 |
| 3.3 FPGA图像采集板卡设计 |
| 3.3.1 FPGA选型 |
| 3.3.2 图像采集控制模块 |
| 3.3.3 图像存储模块 |
| 3.3.4 以太网传输模块 |
| 3.4 纸张表面质量检测硬件系统实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 纸张表面质量检测系统算法研究 |
| 4.1 FPGA端纸幅图像预处理算法 |
| 4.1.1 纸幅图像噪声处理 |
| 4.1.2 纸幅图像背景差分 |
| 4.2 FPGA端纸张缺陷区域检测和提取算法 |
| 4.2.1 缺陷区域边缘检测 |
| 4.2.2 纸幅图像形态学处理 |
| 4.2.3 纸张缺陷区域提取 |
| 4.3 基于CNN的纸张缺陷分类算法 |
| 4.3.1 基于CNN的纸张缺陷分类方案设计 |
| 4.3.2 卷积神经网络的结构 |
| 4.3.3 纸张缺陷分类CNN网络构建 |
| 4.3.4 CNN网络计算过程 |
| 4.3.5 CNN网络训练 |
| 4.4 仿真及实验结果分析 |
| 4.4.1 纸张缺陷图像提取算法仿真及实验 |
| 4.4.2 纸张缺陷图像辨识算法结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 纸张表面质量检测软件系统实现 |
| 5.1 纸张表面质量检测软件系统框架设计 |
| 5.1.1 软件系统开发环境 |
| 5.1.2 软件系统框架 |
| 5.2 软件系统技术架构及模块设计 |
| 5.2.1 软件技术架构设计 |
| 5.2.2 软件系统各模块设计 |
| 5.2.3 软件系统界面设计与实现 |
| 5.3 张表面质量检测软件系统测试 |
| 5.3.1 系统运行环境配置 |
| 5.3.2 系统操作流程及运行结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 攻读学位期间参与竞赛及获奖情况 |
（3）计算机辅助翻译与机器翻译结合下的Unifi Video用户指南翻译实践报告（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译项目介绍 |
| 1.1 项目来源 |
| 1.2 采用计算机辅助翻译和机器翻译结合的原因 |
| 1.3 适合机译的文本类型 |
| 第二章 翻译过程 |
| 2.1 译前准备 |
| 2.1.1 文本处理 |
| 2.1.2 平行文本搜集与研读 |
| 2.1.3 翻译记忆库和术语库的建立 |
| 2.2 译中执行 |
| 2.2.1 机器翻译引擎选择 |
| 2.2.2 预翻译的执行 |
| 2.3 译后编辑 |
| 2.3.1 机器翻译译文的常见问题 |
| 2.3.2 译后编辑策略 |
| 2.4 译后审校 |
| 2.4.1 译员自我审校 |
| 2.4.2 项目译审审校 |
| 第三章 案例分析 |
| 3.1 标点错误及其译后编辑的策略 |
| 3.2 词汇类错误及其译后编辑的策略 |
| 3.2.1 专业术语错误及其处理 |
| 3.2.2 标题短语错误及其处理 |
| 3.3 句法类错误及其译后编辑的策略 |
| 3.3.1 词语词性不当及其处理 |
| 3.3.2 成分赘余与缺失错误及其处理 |
| 3.3.3 语序错误及其处理 |
| 3.3.4 语态错误及其处理 |
| 3.3.5 复杂长句错误及其处理 |
| 3.4 文体类错误及其译后编辑的策略 |
| 第四章 翻译实践总结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）模块化的多功能电声测试系统软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究的现状与发展趋势 |
| 1.3 课题研究的目的及主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 电声测试系统方案设计 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.2 系统硬件平台 |
| 2.3 系统软件总体方案设计 |
| 2.3.1 目标 |
| 2.3.2 功能需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电声测试系统相关理论分析 |
| 3.1 扬声器的参数 |
| 3.1.1 T-S参数 |
| 3.1.2 频率响应曲线 |
| 3.1.3 极性 |
| 3.2 阶跃响应测试 |
| 3.2.1 扬声器单元模型 |
| 3.2.2 全面最小二乘法 |
| 3.3 扫频法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电声测试系统软件设计 |
| 4.1 软件模块化 |
| 4.2 软件开发环境 |
| 4.3 组件库与数据交互机制 |
| 4.3.1 自定义组件库 |
| 4.3.2 数据交互机制 |
| 4.4 自定义类型文件 |
| 4.4.1 自定义文件创建与读写 |
| 4.4.2 自定义类型文件注册关联 |
| 4.5 波形声音格式文件的应用 |
| 4.6 系统软件功能模块 |
| 4.6.1 序列管理模块 |
| 4.6.2 硬件模块 |
| 4.6.3 校准模块 |
| 4.6.4 激励模块 |
| 4.6.5 捕获模块 |
| 4.6.6 分析模块 |
| 4.6.7 显示模块 |
| 4.6.8 限度模块 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 电声测试系统搭建及测试 |
| 5.1 系统平台搭建 |
| 5.2 应用系统测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 |
| 致谢 |
（5）妙招在手,轻松“驾驭”Windows 10本本（论文提纲范文）
| 让Windows 10启动快马加鞭 |
| 管好Windows1 0多系统菜单 |
| 快速卸载OneDrive |
| 禁止Windows 10随意升级 |
| 利用引导日志排查故障 |
| 合理使用存储感知功能 |
| 优化内存,加速系统运行 |
| 智能扫除垃圾数据 |
| 为Windows 10巧设监控器 |
| 快速查看本本电池健康度 |
| 为命令行“穿上”图形界面的“外衣”衣” |
| 管好用好.Net框架组件 |
| 打通关节,让系统流畅运行 |
| 轻松管理WMI进程 |
| 快速定位管理工具 |
| 拯救被锁定的文件 |
| 让剪切板巧吃“补药” |
| 轻松修复恢复系统活力 |
（6）医学影像配准系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 医学影像配准算法发展现状 |
| 1.2.2 影像配准系统现状分析 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 影像配准算法基础 |
| 2.1 图像配准框架与基本步骤 |
| 2.2 图像配准基本方法 |
| 2.2.1 相似性测度函数 |
| 2.2.2 空间变换 |
| 2.2.3 图像插值 |
| 2.2.4 图像采样 |
| 2.2.5 优化算法 |
| 2.3 图像配准评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于互信息和正则项的非刚性影像配准研究 |
| 3.1 配准算法思路及流程 |
| 3.2 配准目标函数 |
| 3.3 配准相似性测度函数与正则项 |
| 3.3.1 互信息 |
| 3.3.2 弯曲能量 |
| 3.3.3 标志点对间欧式距离 |
| 3.4 优化与多分辨率配准 |
| 3.5 算法实验结果及分析 |
| 3.5.1 实验条件与评估方法 |
| 3.5.2 二维脑部MRI配准实验 |
| 3.5.3 三维头颈部CT配准实验 |
| 3.5.4 三维胸肺部CBCT配准实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 医学影像配准系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统开发工具及开发平台搭建 |
| 4.2.1 医学图像分割与配准工具包ITK |
| 4.2.2 医学图像可视化工具包VTK |
| 4.2.3 图形用户界面开发工具Qt |
| 4.2.4 医学图像配准工具包Elastix |
| 4.2.5 系统开发平台搭建 |
| 4.3 系统总体设计 |
| 4.3.1 系统架构设计 |
| 4.3.2 系统层次结构设计 |
| 4.3.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 系统交互式界面设计与实现 |
| 4.4.1 菜单栏设计与实现 |
| 4.4.2 系统配准相关工具箱设计与实现 |
| 4.4.3 系统显示模块设计与实现 |
| 4.5 系统数据流程设计 |
| 4.6 预处理模块设计与实现 |
| 4.6.1 掩膜设置 |
| 4.6.2 预配准 |
| 4.6.3 指定标志点 |
| 4.6.4 参数选择 |
| 4.7 配准模块设计与实现 |
| 4.8 结果评估模块设计与实现 |
| 4.8.1 影像叠加显示 |
| 4.8.2 形变场操作 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 系统功能测试 |
| 5.1 系统测试说明 |
| 5.1.1 测试平台说明 |
| 5.1.2 测试数据说明 |
| 5.1.3 配准评估方法说明 |
| 5.2 同模态数据实验 |
| 5.3 多模态数据实验 |
| 5.3.1 CT-PET配准实验 |
| 5.3.2 CT-MRI配准实验 |
| 5.4 形变场输出 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 附录C 配准系统关键程序 |
（7）《Photoshop基础》视频教程英汉字幕翻译报告（论文提纲范文）
| Acknowledgements |
| Abstract |
| 摘要 |
| Introduction |
| Chapter One Project Description |
| 1.1 Background of the Project |
| 1.2 Introduction to Get Started with Photoshop |
| 1.3 Requirements for Translation |
| Chapter Two Description of Translation Process |
| 2.1 Pre-translation Phase |
| 2.1.1 Subtitle Production Methods |
| 2.1.2 Subtitle Production Tools |
| 2.1.3 Parallel Texts Analysis |
| 2.2 Translation Phase |
| 2.2.1 Language Style Analysis |
| 2.2.2 Task Allocation |
| 2.2.3 Action and Unexpected Problems |
| 2.3 Post-translation Phase |
| Chapter Three Difficulties and Solutions |
| 3.1 Subtitle Translation Difficulties |
| 3.1.1 Enumeration |
| 3.1.2 Long English Words |
| 3.1.3 Complex Sentences |
| 3.1.4 Repetition of Known Information |
| 3.1.5 Verbal Periphrases |
| 3.2 Translation Techniques under the Guidance of Relevance Theory |
| 3.2.1 Relevance Theory |
| 3.2.2 Generalization |
| 3.2.3 Abbreviation and Acronym |
| 3.2.4 Simplification of Complex Sentences |
| 3.2.5 Omission or Using pronouns |
| 3.2.6 Simplify Verbal Periphrases |
| Chapter Four Reflections |
| 4.1 Project Review |
| 4.2 Suggestions |
| Conclusion |
| Bibliography |
| Appendix A |
（8）大学生信息管理及就业预测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.1.1 信息管理系统 |
| 1.1.2 就业难度增大 |
| 1.1.3 就业难度增大的形成原因 |
| 1.1.4 就业现状 |
| 1.2 现有技术的发展现状 |
| 1.2.1 人工神经网络发展现状 |
| 1.2.2 推荐系统发展现状 |
| 1.3 本文的研究意义 |
| 第二章 需求分析与项目基础 |
| 2.1 用户实际需求描述 |
| 2.2 用户用例需求描述 |
| 2.2.1 用户划分 |
| 2.2.2 用户用例分析 |
| 2.3 业务流程分析 |
| 2.4 项目需求 |
| 2.4.1 总体需求 |
| 2.4.2 功能需求 |
| 2.5 系统开发相关技术 |
| 2.5.1 MySQL |
| 2.5.2 Java |
| 2.5.3 Python |
| 第三章 系统总体设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 数据库的架构 |
| 3.3 数据流图 |
| 3.4 就业推荐工作流程 |
| 第四章 信息管理模块的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 前端页面的设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库ER图 |
| 4.3.2 数据仓库表设计 |
| 4.3.3 数据字典 |
| 4.3.4 类对象设计 |
| 4.3.5 后端实现 |
| 第五章 就业推荐引擎的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.2.1 预处理的重要性 |
| 5.2.2 预处理步骤 |
| 5.2.3 第三方数据来源 |
| 5.2.4 数据清洗举例 |
| 5.2.5 特征工程举例 |
| 5.3 推荐模型 |
| 5.3.1 XGBoost推荐模型 |
| 5.3.2 Wide&Deep模型 |
| 5.3.3 模型融合 |
| 第六章 系统的设置与测试 |
| 6.1 实验设计 |
| 6.2 实验数据 |
| 6.3 实验步骤 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.4.1 信息模块实验结果 |
| 6.4.2 推荐引擎实验结果 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、Windows中开始菜单的使用方法（论文参考文献）
- [1]多功能代步机器人的控制与仿真[D]. 畅梦. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]基于CNN的纸张表面质量检测系统算法研究及实现[D]. 高乐乐. 陕西科技大学, 2020(02)
- [3]计算机辅助翻译与机器翻译结合下的Unifi Video用户指南翻译实践报告[D]. 郭文静. 东华大学, 2019(03)
- [4]模块化的多功能电声测试系统软件设计[D]. 王鸿姗. 西安工程大学, 2019(06)
- [5]妙招在手,轻松“驾驭”Windows 10本本[J]. 刘景云. 电脑知识与技术(经验技巧), 2019(05)
- [6]医学影像配准系统的研究与设计[D]. 朱天宇. 湖南大学, 2019(06)
- [7]《Photoshop基础》视频教程英汉字幕翻译报告[D]. 陈振芳. 成都理工大学, 2019(02)
- [8]大学生信息管理及就业预测系统的设计与实现[D]. 张亚杰. 电子科技大学, 2019(01)
- [9]小技巧玩转大Windows 10[J]. 刘景云. 电脑知识与技术(经验技巧), 2016(11)
- [10]规范Windows 10开始屏幕布局 局域管理更轻松[J]. 周太彪. 电脑爱好者, 2016(20)